基于PCA及SVM的图像信息隐藏检测

• 作者: 汪云路 田源 程义民 钱振兴
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 支持向量机 信息隐藏检测 盲检测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 74-79
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3778字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于主成分分析(PCA,principal components analysis)及支持向量机(SVM,support vector machines)的信息隐藏盲检测方法.该方法根据信息隐藏时对载体图像引入噪声的特点,通过分析图像块的主成分,计算出图像的特征向量.通过对原始样本图像和藏密样本图像特征向量的学习和训练,得到SVM检测模型,可用于信息隐藏的盲检测.实验结果表明,该方法能够有效地检测出目前常用的信息隐藏方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱振兴	中国科学技术大学电子科学与技术系	11	94	5.0	9.0
2	程义民	中国科学技术大学电子科学与技术系	91	774	14.0	22.0
3	汪云路	中国科学技术大学电子科学与技术系	14	67	6.0	7.0
4	田源	中国科学技术大学电子科学与技术系	20	162	7.0	12.0